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Modelos Matemáticos y Estadísticos para Datos

La persona acreditada es capaz de implementar mejoras en el rendimiento de la indagación, procesamiento y análisis de los datos para la depuración de los resultados que están basados en ciencia de datos, incorporando los modelos y las técnicas matemático-estadísticas de manera ingeniosa.

Habilidades adquiridas
Analista de datos Científico de datos Ingeniero de Datos Analista de Negocios Analista investigación de mercado Analista Financiero Analista de Operaciones Especialista en Business Intelligence Consultor de analítica Gerente de Producto de datos
Información adicional de la credencial

Criterios

Autonomía: Responder a problemas complejos relacionados con sus propias tareas.

Influencia: Contribuir de manera completa al trabajo de los equipos.

Complejidad: Aplicar el pensamiento creativo en la resolución de tareas.

Habilidad: Comprende los principios matemático-estadísticos en el desarrollo de técnicas de ciencia de datos

Habilidad: Identifica los procedimientos de extracción de datos que requieren la mejora en el rendimiento mediante los modelos matemáticos.

Habilidad: Aplica los modelos matemáticos y estadísticos en el funcionamiento de los procesos de análisis de datos.

Curso: Aprovechar de 16 horas lectivas más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponde a 1 crédito.

Evaluación: Aprobar el curso con un promedio mayor o igual a 70 en la calificación final.

SINT-617